卡方检验只能对两个分类变量之间是否存在联系进行检验,如果分类变量有多个水平的话,则无法衡量每个水平间的联系.对此,虽然可以使用逻辑回归进行建模,但是如果分类变量的水平非常多,就需要分别设定哑变量,这样对于操作和解释都非常繁琐.而对应分析则是专门解决上述问题的方法,它特别擅长对两个分类变量的多个水平之间的对应性进行分析.常用于市场细分.产品定位.品牌形象及满意度研究. 对应分析最大的特点是通过直观的图形方式,展现分类变量不同水平之间的联系,水平越多,效果越好. 对应分析是一种多元统计分析方法,由于

存个代码,以后参考. numpy次成分分析和PCA降维 SVD分解做次成分分析 原图: 次成分复原图: 代码: import numpy as np from numpy import linalg import cv2 as cv src = cv.imread("/home/xueaoru/图片/output_3_0.png") gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) S,V,D = linalg.svd(gray) vv = np.ze

一.LDA算法 基本思想:LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的.这点和PCA不同.PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术. 我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大. 浅显来讲,LDA方法的考虑是,对于一个多类别的分类问题,想要把它们映射到一个低维空间,如一维空间从而达到降维的目的,我们希望映射之后的数据间,两个类别之间“离得越远”,且类别内的数据点之间“离得越近”,这样

MATLAB实例:PCA(主成成分分析)详解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 主成成分分析 2. MATLAB解释 详细信息请看:Principal component analysis of raw data - mathworks [coeff,score,latent,tsquared,explained,mu] = pca(X) coeff = pca(X) returns the principal componen

在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结. 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.那既可以用于分类又可以用于降维.当然,应用场景最多的还是降维.和PCA类似,LDA降维基本也不用调参,只需要指定降维到的维数即可. 2. LinearDiscrim

1 lint简介 1.1 概述 lint是随Android SDK自带的一个静态代码分析工具.它用来对Android工程的源文件进行检查,找出在正确性.安全.性能.可使用性.可访问性及国际化等方面可能的bugs和可优化提升的地方. 1.2 lint工作流程 针对我们的项目,通过lint.xml配置lint分析的选项,执行检查后,会针对要分析的issue生成报告. 2 lint使用 有关lint的使用,有以下地方需要理解: 2.1 分析的范围 要对Android项目进行静态分析,首先就是指定要分析

之前的主成分分析和因子分析中,收集的变量数据都是连续型数值,但有时会碰到分类数据的情况,我们知道最优尺度变换可以对分类变量进行量化处理,如果将这一方法和主成分分析相结合,就称为了基于最优尺度变换的主成分分析法(CATPCA),在市场研究中,又称为多维偏好分析(MPA),该方法由于引入了最优尺度变换,使其对数据的适应能力大大加强,不仅可以分析连续型数据,还可以分析有序.无序分类数据,并且图形展示的能力也得到加强,这非常适合市场研究使用. 多维偏好分析主要用于分析消费者对商品的偏好倾向,并通过感知图

NetBeans IDE 6.0 包含一个强大的性能分析工具,可提供与应用程序运行时行为有关的重要信息.通过 NetBeans 性能分析工具,我们可以方便地在 IDE 中监控应用程序的线程状态.CPU 性能以及内存使用情况,而且产生的开销相对较少. 本文将概述 IDE 中包含的性能分析工具,并指导您快速开始分析 NetBeans 项目的性能.本文旨在演示 IDE 中可用的各种性能分析任务以及分析项目性能时可以获得的分析结果.但并不覆盖 IDE 中包含的所有性能分析功能,也不会深入探索如何研究性能

上一篇我们简单的对客户前端和数据库后端的性能问题进行了定位,如果排除了这两块,问题基本就确定在应用服务器上.但是我们往往对应用服务器,或者说应用程序的性能最陌生,一旦出现性能问题往往有无所适从的感觉,虽然我们的对应用程序的代码最熟悉. 原因有这么几项: 系统庞大.业务复杂时,如果从代码审查入手,主观性因素影响较大:如果在各处代码中增加log统计响应时间,很不方便.也不科学,且工作量很大: 自己维护的代码调用了其他模块的接口,无从下手:与其他模块同事交流时,描述复杂.沟通困难: Oracle环境不

目前在做性能分析的事情,之前没怎么接触perf,找了几篇文章梳理了一下,按照问题的形式记录在这里. 方便自己查看.   什么是perf? linux性能调优工具,32内核以上自带的工具,软件性能分析.在2.6.31及后续版本的Linux内核里,安装perf非常的容易. 几乎能够处理所有与性能相关的事件. 什么是性能事件? 指在处理器或者操作系统中发生,可能影响到程序性能的硬件事件或者软件事情. 主要关注点在哪里? 算法优化(空间复杂度.时间复杂度).代码优化(提到执行速度.减少内存占用) 评估程

人们所熟知的图像方面的3A算法有: AF自动对焦(Automatic Focus)自动对焦即调节摄像头焦距自动得到清晰的图像的过程 AE自动曝光(Automatic Exposure)自动曝光的是为了使感光器件获得合适的曝光量 AW自动白平衡(Automatic White Balance)白平衡的本质是使白色物体在任何光源下都显示白色 与之相对应的音频方面的3A算法是: AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发

之前总结过关于PCA的知识:深入学习主成分分析(PCA)算法原理.这里打算再写一篇笔记,总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计算量,耗费时间和资源.所以我们通常会对数据重新变换一下,再跑模型.数据变换的目的不仅仅是降维,还可以消除特征之间的相关性,并发现一些潜在的特征变量. 降维算法由很多,比如PCA

安装php xdebug调试工具及性能分析工具webgrind for windows 第一步:查看php版本等信息 phpinfo(); 上面是 x86 NTS VC14 第二步: 下载xdebug 官网 https://xdebug.org/ 第三步: 下载扩展, 放入php的/ext 扩展目录 第四步: php.ini 开启扩展 配置其它选项: [Xdebug] ;指定Xdebug扩展文件的绝对路径 zend_extension="C:\App\php\php\php-7.0.12-nts

2013 基于数据降维和压缩感知的图像哈希理论与方法 唐振军 广西师范大学 多元时间序列数据挖掘中的特征表示和相似性度量方法研究 李海林 华侨大学       基于标签和多特征融合的图像语义空间学习技术研究 管子玉 西北大学       非负矩阵分解中维数约减问题研究 赵金熙 南京大学 58     大数据环境下高维数据流挖掘算法及应用研究 冯林 大连理工大学       面向高维信息的非线性维数约减问题研究 高小方 山西大学       基于支持向量机的增量式强化学习技术及其应用研究 伏玉琛

转自:http://www.cnblogs.com/cpuimage/p/8846951.html 人们所熟知的图像方面的3A算法有: AF自动对焦(Automatic Focus)自动对焦即调节摄像头焦距自动得到清晰的图像的过程 AE自动曝光(Automatic Exposure)自动曝光的是为了使感光器件获得合适的曝光量 AW自动白平衡(Automatic White Balance)白平衡的本质是使白色物体在任何光源下都显示白色 与之相对应的音频方面的3A算法是: AGC自动增益补偿(Au

1.概述 作用:用于分析段增长和空间的需求. 2.包的组成 1).unused_space作用:用于返回对象(表.索引.簇)的未用空间语法:dbms_space.unused_space(segment_owner in varchar2,segment_name in varchar2,segment_type in varchar2,total_blocks out number,total_bytes out number,unused_blocks out number,unused_b

1.概述 作用:通过使用包DBMS_LOGMNR和DBMS_LOGMNR_D,可以分析重做日志和归档日志所记载的事务变化,最终确定误操作(例如DROP TABLE)的时间,跟踪用户事务操作,跟踪并还原表的DML操作. 2.包的组成 1).dbms_logmnr.add_logfile作用:用于为日志分析列表增加或删除日志文件,或者建立日志分析列表.语法:dbms_logmnr.add_logfile(LogFileName in varchar2,Option in binary_integer

odoo财务会计凭证录入时,支持 在凭证行 输入 分析账户和 分析标签 如果凭证行设置了 分析账户或者分析标签, 则在会计凭证过账的时候, 在分析会计功能建立 分析会计分录 其中, 如果设置了分析账户,则在该分析账户建立100%份额的分录 如果设置了分析标签,并且分析标签设置了分配方案,则基于所有的分配方案规则,建立相应份额的分录     例如,会计凭证分录行设置了 分析账户tst 和 分析标签 contracts.     自动建立 相应的 分析会计分录     其中, 会计分录指定的 分析账

找到性能瓶颈 二八法则适合很多事物:最重要的只占其中一小部分,约20%,其余80%的尽管是多数,却是次要的.在程序代码中也是一样,决定应用性能的就那20%的代码(甚至更少).因此优化实践中,我们将精力集中优化那20%最耗时的代码上,这那20%的代码就是程序的性能瓶颈,主要针对这部分代码进行优化. 常见优化方法: 这部分我就不写,直接参见<性能调优攻略>,因为我没有自信能写出比这更好的. 如果不想这么深入地了解,看看<C++程序常见的性能调优方式>这篇文章也是不错的. 应用案例 我们

In this lesson, you will learn how to add the Analysis functionality to your application. For this purpose, you will add the Analysis business class and the Pivot Chart Module to your application. 在本课中,您将学习如何将分析功能添加到应用程序中.为此,您将将分析业务类和透视图模块添加到应用程序中. A

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